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Enregistrement W4226225395 · doi:10.3389/fped.2022.855162

Challenges in Management of VTE in Children With Cancer: Risk Factors and Treatment Options

2022· review· en· W4226225395 sur OpenAlexaff
Nasrin Samji, Mihir D. Bhatt, Ketan Kulkarni

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConcomitantIntensive care medicineThrombosisContext (archaeology)MalignancyAsymptomaticCancerPopulationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Venous thromboembolism (VTE) occurs in 2.1 to up to 50% of children with cancer and contributes to long term morbidity as well as early mortality in this population. Pediatric patients with malignancy are predisposed to VTE due to the prothrombotic nature of cancer and its associated coagulopathies as well as chemotherapeutic agents, use of central venous catheters, surgery, radiotherapy, and concomitant thrombophilia. Management of thrombosis in this population is challenging due to concomitant thrombocytopenia, associated bleeding risks, concurrent co-morbidities, and toxicities of therapy. The aim of this paper is to highlight clinically relevant issues and management dilemmas using clinical vignettes. We review the clinical significance of asymptomatic and symptomatic thrombosis, examine the various options for asparaginase-associated thrombosis, address the role and controversies of direct oral anticoagulants, and describe our approach to managing anticoagulation therapy in the context of chemotherapy-induced thrombocytopenia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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